岗位职责：
1、负责交通领域（如交通信号控制、组织优化、交通仿真等）生成式大模型的定制化开发与微调，针对优化模型性能；
2、设计并实现生成式大模型的训练框架，处理交通领域数据（如交通规则、历史事故案例、实时路况），提升模型的领域适应性；
优化生成式大模型的推理性能，解决模型“幻觉”问题（如使用RAG、知识蒸馏），提升输出准确性；
3、协同产品、算法团队将生成式大模型应用于交通场景（如交通智能体、智能客服、事故应急处置），推动模型落地；
4、跟踪生成式大模型前沿技术，参与技术预研与团队技术分享。
任职要求：
1、学历与专业：985/211研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、应用数学等相关专业；
2、工作经验：2年以上生成式大模型（如GPT、LLaMA、Stable Diffusion等）开发经验，有模型微调、提示工程（Prompt Engineering）或多模态融合经验；
3、精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，熟悉大模型训练、压缩、部署全流程；
4、掌握NLP基础技术（如语义理解、文本生成、知识图谱）或CV技术（如图像生成、视觉推理）；
5、具备算法优化能力，能解决模型训练效率、推理速度等工程问题；
加分项：
1、在顶会（NeurIPS/ICML/ICLR等）发表过大模型相关论文；
2、有开源项目贡献或主导过百万级参数模型落地经验。